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R 함수: 자료 최댓값, 최소값 구하기Programing Language/R 2020. 9. 24. 13:37
R에서 자료 최댓값, 최소값 구하기 max : 수치형 자료 중 가장 큰 값 불러오기 min : 수치형 자료 중 가장 작은 값 불러오기 1. max 수치형자료에서 최댓값 찾기 # df의 변수 살펴보기 names(df) [1] "이름", "나이", "학년", "수학점수" # df의 나이 라는 변수의 최댓값 찾기 max(df$나이) 최댓값인 변수의 이름 찾기 # which.max: 조건에 해당하는 최댓값 찾기 # age 변수가 최대값인 사람의 이름 찾기 df[which.max(df$나이),"이름"] 2. min 수치형자료에서 최솟값 찾기 # df의 변수 살펴보기 names(df) [1] "이름", "나이", "학년", "수학점수" # df의 나이 라는 변수의 최대값 찾기 min(df$나이) 최솟값인 변수의 이..
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R 함수: 데이터 불러오기Programing Language/R 2020. 9. 24. 12:32
R에서 데이터 로드하기 read.csv() : csv파일을 불러오는 함수 read.xlsx() : xlsx파일을 불러오는 함수 1. csv 파일 불러오기 파일 경로가 현재 위치일 때 다음과 같음. data 폴더 안에 있을때는 경로를 지정해줘야함. ex) 'data/datanames.csv' # csv 파일 불러오기 # read.csv의 옵션: fileEncoding = 'UTF-8' df = read.csv('datanames.csv' , fileEncoding = 'UTF-8') # 파일 잘 불러왔는지 확인하기 head(df) tail(df) 2. xlsx 파일 불러오기 xlsx를 사용하기 위해서는 openxlsx를 설치해야함. 파일 경로가 현재 위치일 때 다음과 같음. # xlsx packages 불..
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지도학습 가이드 라인Data Analysis/기계학습(Machine Learning) 2020. 8. 10. 16:16
주제: 기계학습 가이드라인 지도학습의 가이드라인 모델 적용하기: 데이터 분석과정 중 EDA(데이터 정제) 이후에 적합한 모델을 적용하는 단계 준비물: EDA Data(정제된 Data), 적합한 모델 선택 오늘 가이드라인 소개를 위해서 iris 범주형 자료를 사용함 iris 데이터 소개: 붓꽃의 3가지 종(setosa, versicolor, virginica)에 대해 꽃받침과 꽃잎의 길이를 정리한 데이터 1. 데이터 불러오기 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') 1.2 설명변수(X)와 타켓변수(Y) 지정하기 # 변수명 df.columns Y = df['species'] X = df.drop(columns = 'species') # df에서 'speci..
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자료구조와 알고리즘Programing Language/Python 2020. 8. 10. 11:52
자료구조 알고리즘 자료구조와 알고리즘 ? Programing과 Coding을 한다면 반드시 알고 있어야 하는 기본지식 자료구조와 알고리즘을 모르고 코딩 테스트 문제만 푸는 것은 면접에서 탈락할 가능성이 높음 수학 공식을 모른 채 기출문제만 푸는 것과 같음 Programing language 다양한 결과값을 만들기 위해서 여러 가지 명령어들을 모아 놓은 언어 컴퓨터 프로그래밍에서 어떠한 알고리즘을 구현하기 위해서 쓰이는 언어 HTML(mark up language) and CSS(style sheet language)는 프로그래밍 언어가 아님 자료구조와 알고리즘의 이해가 필요한 이유? 자료구조와 알고리즘을 알고 프로그래밍을 한다면? 만들고자 하는 프로그램 또는 구현하고자 하는 기능을 보다 쉽고 효율적으로 ..
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머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)Data Analysis/기계학습(Machine Learning) 2020. 8. 7. 17:33
주제: 머신러닝(Machine Learning) 컴퓨터 과학(Computing Science) VS 머신러닝(Machin Leanrning) 1. 컴퓨터 과학(Computing Science) 어떤 값을 함수 f에 집어넣어서 계산을 할 때 어떤 식으로 계산이 되는지를 사람이 기계에게 알려주는 경우 컴퓨터 과학이라고 함 전제 1) 사람이 f의 형태를 알고 있음 전제 2) 사람이 f의 모든 요소를 구성하고 기계는 계산만 함 준비물: 데이터, 모델 3,4 => f(3,4) = 3 + 4 = 7 2. 머신러닝(Machine Leanrning) 어떤 값을 함수 f에 집어넣어서 계산을 할 때 어떤 식으로 계산이 되는지를 기계가 스스로 찾아서 학습하는 경우 머신러닝이라고 함 전제1) 사람이 f의 형태를 모름 전제 2..
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Python HackerRank : Forming a Magic SquarePrograming Language/Python 2020. 8. 7. 11:24
문제 3 X 3 magic square 만들기: 각 열과 행 그리고 대각 원소의 합이 항상 15가 되는 matrix input 3 X 3 matrix가 1부터 9까지 수가 한 번씩만 들어가도록 3 X 3 magic square 바꾸기 단, a->b 원소를 바꿀때 |a-b|의 값이 가장 작게 되도록 3 X 3 magic square 만들기 solution 3x3 매직스퀘어 모든 열과 행, 대각 행렬의 합이 15가 되는 경우의 수 8가지 입력 (직접해도 되고, 코딩해도 되고) input의 값을 8가지 경우와 차이를 구해서 가장 작은 값을 return 코드 # version 1: magic square 경우의 수를 직접 입력하기 def formingMagicSquare(s): # magic square 경우의..